Riorganizzare l'impresa con l'intelligenza artificiale: raggiungere il successo in modo intelligente

Lo stack Enterprise non è solo rotto: è obsoleto e rallenterà la tua attività

Negli ultimi vent'anni, l'architettura aziendale è diventata sempre più complessa, seppur stranamente stagnante. In basso: data lake, warehouse, fogli di calcolo. Al centro: app, piattaforme, dashboard. In alto: processi e persone che collegano il tutto. Questa gerarchia è stata creata per un mondo più lento e deterministico, in cui le informazioni potevano aspettare, le decisioni seguivano le riunioni e i cicli di reporting mensili erano sufficienti.

Quel mondo non c'è più.

Oggi le aziende sono sommerse dai dati, ma a corto di informazioni. Ci si aspetta che rispondano in tempo reale alle mutevoli aspettative dei clienti, alle turbolenze del mercato e alle interruzioni operative. Dashboard statiche, flussi di lavoro fragili e processi attivati manualmente non riescono più a tenere il passo.

Ciò che sta emergendo al suo posto non è solo un set di strumenti più intelligenti, ma un livello fondamentalmente diverso: un livello di intelligenza . E al centro di questo livello c'è l'IA agentica .

Figura 1: Stack aziendale tradizionale vs. livello di intelligence emergente. Dai dashboard alle decisioni, questo nuovo livello guida l'azione e il coordinamento in tempo reale.

Dall'automazione all'agenzia: cosa rende questo diverso

Chiariamo subito una cosa: l'automazione non è una novità. Le aziende utilizzano macro, script, bot e trigger da anni. Persino l'RPA prometteva di "automatizzare tutto". Ma questi approcci si basavano su istruzioni rigide e pre-codificate.

L'intelligenza artificiale agentica è diversa.

L'intelligenza artificiale agentica si riferisce a entità software autonome ("agenti") che non si limitano a seguire le istruzioni, ma comprendono gli obiettivi, osservano i sistemi, ragionano sui dati, pianificano azioni e si adattano in base ai risultati. Non sono script statici, ma risolutori dinamici di problemi che decidono proattivamente cosa fare dopo.

La cosa rivoluzionaria non è il risparmio di tempo, ma il fatto che cambiano la struttura stessa del lavoro.

L’urgenza dietro il cambiamento e cosa fa realmente il livello di intelligence

Ma capire cosa rende diversa l'IA Agentica è solo una parte della storia. Ciò che ne alimenta l'urgenza oggi è un insieme di forze convergenti che stanno rimodellando le esigenze aziendali.

I sistemi aziendali legacy non sono stati progettati per la velocità, la scalabilità e la complessità odierne. I flussi di lavoro che un tempo funzionavano bene in ambienti più lenti e isolati ora faticano a soddisfare le esigenze moderne. Nel frattempo, l'infrastruttura di intelligenza artificiale è maturata: i sistemi di apprendimento automatico (LLM) e i modelli multimodali ora supportano ragionamento, pianificazione ed esecuzione delle decisioni in tempo reale.

L'intelligenza artificiale agentica risponde a questo momento, non aggiungendo ulteriore automazione, ma diventando l'intelligenza connettiva dell'azienda. Questi agenti intelligenti si integrano tra i sistemi, interpretano gli obiettivi e coordinano l'esecuzione. Mantengono un contesto condiviso, si adattano costantemente e operano su scala aziendale.

Il risultato: un livello di intelligence pervasivo, distribuito, integrato e in continuo apprendimento, che consente all'azienda di agire, non solo di analizzare.

Questo nuovo livello di capacità richiede non solo strumenti più intelligenti, ma anche una progettazione più intelligente. Scopriamo come realizzarlo, partendo dall'architettura che alimenta gli agenti intelligenti nel loro nucleo.

Architettura del livello di intelligence: progettare con intento

L'intelligenza artificiale agentica richiede un approccio intenzionale, a livello di sistema. Non si tratta semplicemente di aggiungere un altro strumento, ma di integrare l'intelligenza in modo profondo e coeso nell'architettura aziendale.

Tutto inizia con la definizione del modo in cui operano gli agenti: come percepiscono i dati, interpretano gli obiettivi, eseguono i piani e si adattano in base ai risultati, il tutto nel rispetto degli standard aziendali in materia di sicurezza, conformità e governance.

Ma l'architettura da sola non basta. Le organizzazioni devono fornire la giusta infrastruttura di supporto: ambienti di elaborazione, framework di orchestrazione, strumenti di osservabilità e meccanismi di governance. Questi componenti "dietro le quinte" sono fondamentali per scalare in modo affidabile ed evitare costose fragilità.

Per funzionare efficacemente, questo livello deve:

• Interfaccia con sistemi eterogenei

• Mantenere il contesto nei flussi di lavoro

• Supportare la pianificazione e l'esecuzione dinamica

• Essere osservabili, governabili e tolleranti agli errori per progettazione

Per rendere operative queste funzionalità, le organizzazioni spesso distribuiscono agenti utilizzando microservizi containerizzati, coordinati tramite piattaforme basate su eventi come AWS Step Functions o Temporal. Gli agenti possono essere ospitati in ambienti serverless (ad esempio, AWS Fargate) o cluster Kubernetes (ad esempio, EKS), a seconda della complessità del carico di lavoro e delle esigenze di scalabilità.

Questi componenti costituiscono la base di agenti modulari che possono operare in modo indipendente o in collaborazione con altri.

Senza questa base architettonica, l'intelligenza artificiale agentica rischia di trasformarsi in un altro fragile livello di automazione, anziché nell'intelligenza connettiva che dovrebbe essere.

Ora scopriamo cosa rende possibile questo livello di integrazione.

Modelli di integrazione: rendi l'intelligenza nativa del tuo stack

I sistemi agentici prosperano quando vengono integrati come cittadini di prima classe nella vostra architettura, non semplicemente aggiunti. I modelli chiave includono:

• Architetture basate sugli eventi: utilizza servizi come Amazon EventBridge o Kafka per attivare agenti in base a segnali in tempo reale, come modifiche ai dati, azioni degli utenti o eventi di sistema.

• Livelli di astrazione: introdurre API GraphQL, Amazon API Gateway o middleware per proteggere gli agenti dalla complessità dei sistemi legacy.

• Memoria di contesto: conserva lo stato condiviso e la memoria a lungo termine utilizzando Amazon Neptune (graph DB), DynamoDB o archivi vettoriali per il richiamo basato sull'incorporamento

Best Practice: distribuire gli agenti come servizi containerizzati su AWS Fargate o EKS, orchestrati con funzioni graduali o flussi di lavoro temporali per resilienza, scalabilità e modularità.

Gestire la realtà: sfide di integrazione che non puoi ignorare

La creazione di un livello di intelligence introduce nuove considerazioni di progettazione che, con le giuste basi, sono del tutto gestibili.

L'intelligenza artificiale agentica pronta per l'azienda richiede un'integrazione ponderata tra dati, sistemi e controlli. Anticipare queste dimensioni in anticipo garantisce che gli agenti si comportino in modo affidabile, sicuro e in linea con gli obiettivi aziendali.

Ecco cosa aspettarsi e come restare al passo:

Se progettato intenzionalmente, il livello di intelligence non introduce fragilità, ma crea resilienza, trasparenza e controllo nel processo decisionale aziendale.

Con un'architettura fondamentale e l'integrazione in atto, la prossima frontiera è la scalabilità, dove l'intelligenza plug-and-play diventa possibile. Vediamo come si svilupperà nella prossima sezione.

Agent Marketplace: una nuova frontiera per l'intelligence aziendale

Proprio come gli app store hanno democratizzato l'accesso al software, i marketplace di agenti stanno emergendo come la prossima grande opportunità. Questi marketplace offrono un catalogo crescente di agenti intelligenti e specifici per ogni attività, ognuno progettato per gestire flussi di lavoro discreti con autonomia, precisione e adattabilità.

Invece di sviluppare funzionalità di intelligenza artificiale da zero, le aziende ora si affidano ad agenti predefiniti e plug-and-play che si integrano direttamente con i sistemi e i livelli dati esistenti. Che si tratti di un elaboratore di documenti che esegue la scansione automatica dei moduli, di un validatore di pagamenti che verifica le ripartizioni delle transazioni o di un router di casi che assegna in modo intelligente i carichi di lavoro, questi agenti appositamente progettati riducono drasticamente lo sforzo di sviluppo, accelerando al contempo il time-to-value.

Al centro di questo modello si trova l'Agentic AI Architecture, un design a strati che rende l'intelligenza nativa dell'azienda. Si estende su tre livelli interconnessi:

• Ecosistema aziendale: la superficie operativa in cui viene fornito valore: sistemi ERP, piattaforme legacy, strumenti IT e sistemi di supporto.

• AI Agent Marketplace: un livello modulare di più agenti intelligenti, ciascuno progettato per risolvere compiti specifici, ma progettato per collaborare in modo fluido tra i flussi di lavoro.

• Livello di base dei dati: la struttura portante dell'architettura, che fornisce connettività, accesso federato, controlli di governance e prodotti dati riutilizzabili, garantendo che ogni agente operi con contesto, conformità e sicurezza.

Figura 2: Illustrazione dell'architettura del marketplace degli agenti

Insieme, questi livelli formano un tessuto di intelligenza unificato, in cui gli agenti non si limitano a integrarsi nei sistemi, ma li comprendono. E quando sono progettati per funzionare in armonia, non si limitano ad agire, ma collaborano.

Progettare per la sinergia: dove il coordinamento diventa intelligenza

L'implementazione degli agenti è solo l'inizio. Il vero potere dell'IA Agentica si dispiega quando questi agenti operano come una rete intelligente, condividendo il contesto, basandosi sui risultati reciproci e producendo risultati coordinati che vanno ben oltre ciò che l'automazione individuale può offrire.

Consideriamo questo esempio:

• Email Agent rileva gli aggiornamenti dei prezzi dalla corrispondenza in arrivo e trasmette i dati rilevanti agli agenti a valle.

• Reconciliation Agent utilizza questo input per convalidare le informazioni rispetto ai sistemi interni, arricchendo il contesto.

• Insight Agent, informato dai due agenti precedenti, riassume le discrepanze e avvisa le giuste parti interessate, completando il flusso di lavoro senza intervento umano.

Figura 3: Come più agenti collaborano in tempo reale per guidare l'azione

Questa sinergia non è solo automazione: è un sistema vivo e in continua evoluzione di collaborazione tra specialisti digitali.

Anche in settori altamente regolamentati, questo modello è valido. Un'azienda di servizi finanziari Fortune 100 ha trasformato un flusso di lavoro di elaborazione premium in 17 fasi implementando agenti di intelligenza artificiale per la convalida dei documenti, la verifica dei pagamenti, il monitoraggio della conformità e l'inoltro intelligente dei casi. Ciò ha comportato una riduzione del 60% dei tempi di elaborazione, l'80% in meno di errori manuali e quasi il 40% in meno di spese generali operative, a dimostrazione del fatto che il coordinamento degli agenti porta a risultati operativi concreti.

Con l'implementazione del livello di intelligenza, le aziende non stanno solo trasformando le operazioni, ma stanno anche gettando le basi per una nuova era di collaborazione tra esseri umani e agenti.

Perché questa non è una bufala, è un cambiamento strategico

L'intelligenza artificiale agentica rappresenta una riprogettazione radicale delle operazioni aziendali: non solo un'evoluzione tecnica, ma un nuovo modo di lavorare. Non è un'aggiunta; è una rivisitazione del modo in cui vengono prese le decisioni e svolte le attività.

Secondo IDC, entro il 2026, oltre il 55% dei flussi di lavoro aziendali coinvolgerà agenti autonomi integrati direttamente nelle operazioni. Gartner aggiunge che le organizzazioni che adottano architetture agentiche hanno già registrato un miglioramento del 35% nei tempi del ciclo decisionale entro il primo anno, a dimostrazione non solo del potenziale futuro, ma anche dell'impatto attuale. Questo cambiamento è già in atto. Le aziende che agiscono ora otterranno un'efficienza esponenziale e un vantaggio decisionale.

Trasformare i dati aziendali: ecco Avrio, la piattaforma basata sull'intelligenza artificiale che rivoluziona i percorsi dai dati all'intelligenza artificiale

Mentre gli agenti intelligenti guidano l'azione, il fondamento di qualsiasi livello di intelligence sono i dati su cui si basano. È qui che entra in gioco Avrio, la soluzione rivoluzionaria di Trianz che sta cambiando il modo in cui le aziende interagiscono con i propri dati.

Avrio genera analisi, insight, opportunità, rischi e raccomandazioni in tempo reale da tutti i tuoi dati attraverso conversazioni intuitive o una serie di prompt. Immagina di avere un data scientist che parla la tua lingua, letteralmente. Questa piattaforma dati basata sull'intelligenza artificiale e senza codice unifica l'intero percorso di passaggio dai dati all'intelligenza artificiale, rendendo l'analisi dei dati complessa semplice come una conversazione.

Caratteristiche principali che distinguono Avrio

• Connettività dati universale: si connette in modo fluido a oltre 50 fonti di dati, in locale, nel cloud e SaaS, eliminando quei fastidiosi silos di dati che affliggono le organizzazioni da anni.

• Enterprise Data Marketplace: crea prodotti dati in pochi minuti e pubblicali in un marketplace dati aziendale da cui gli utenti possono attingere.

• Gen BI/Analytics a migrazione zero: consente analisi e insight in tempo reale senza costose migrazioni o complesse pipeline ETL. I dati rimangono dove sono, ma diventano infinitamente più accessibili. Gen BI è disponibile in modo nativo in Avrio e si integra anche con strumenti come Quicksight, Tableau o Power BI.

• Visualizzazioni e analisi unificate da dati strutturati e non strutturati: l'intelligenza artificiale di Avrio è in grado di generare e combinare analisi da dati strutturati e non strutturati, come e-mail, chat, file PDF ecc., per generare informazioni olistiche.

• Intelligenza conversazionale: gli utenti possono interagire con i propri dati in un linguaggio semplice tramite l'intelligenza artificiale conversazionale, democratizzando l'accesso ai dati tra team e livelli di competenza.

• Marketplace agentici: sfrutta un marketplace di agenti di intelligenza artificiale pronti all'uso, ciascuno progettato per eseguire in modo autonomo attività come la riconciliazione, l'arricchimento e il processo decisionale, in base al comportamento dell'utente e alle esigenze aziendali.

• Governance integrata: la governance integrata, la federazione dei dati senza spostamenti e i prodotti dati self-service garantiscono che i tuoi dati rimangano sicuri e conformi, pur rimanendo accessibili.

L'impatto nel mondo reale

L'approccio di Avrio alla produzione dei dati rivoluziona il modo in cui si accede e si utilizza i dati, creando un'esperienza simile a quella di Amazon Prime Video* o Netflix* per i dati aziendali. Immagina un marketplace ben organizzato in cui tutti i dati aziendali e di terze parti siano prontamente disponibili come prodotti dati, accessibili agli utenti autorizzati in un'esperienza semplice e intuitiva.

I risultati parlano da soli: l'interfaccia unificata di Avrio sostituisce le toolchain frammentate, riduce i costi, garantisce la conformità e mantiene la qualità dei dati, consentendo al contempo ai team di trasformare i dati grezzi in informazioni fruibili in settimane anziché mesi.

Ma Avrio è più di una semplice piattaforma dati: è la base di intelligence che alimenta l'intelligenza artificiale (IA) agentica. Unificando l'accesso ai dati e il contesto, consente agli agenti intelligenti non solo di analizzarli, ma anche di pianificare, ragionare e agire in tempo reale.

Per le organizzazioni pronte ad andare oltre l'analisi dei dati tradizionale e ad abbracciare il futuro delle piattaforme dati intelligenti, Avrio segna un passaggio fondamentale verso esperienze dati realmente democratizzate e basate sull'intelligenza artificiale.

Porta l'intelligenza al centro della tua azienda

Il livello di intelligenza non è più opzionale: è fondamentale. L'intelligenza artificiale agentica sta già producendo risultati tangibili nelle aziende di tutti i settori, da riconciliazioni più rapide alla riduzione del lavoro manuale.

Vuoi vedere come funziona in pratica?

Prenota una demo live di AVRIO per scoprire come Agentic AI può rimodellare le tue operazioni senza sostituire i sistemi esistenti.

*Il marchio Netflix è di proprietà di Netflix®, Inc. e Trianz e i suoi servizi non sono affiliati né approvati da Netflix®, Inc.
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